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Enregistrement W4283708855 · doi:10.1101/2022.06.27.22276778

The influence of transtibial prosthesis type on gait adaptation: a case study

2022· preprint· en· W4283708855 sur OpenAlexaff
Yosra Cherni, Simon Laurendeau, Maxime Robet, Katia Turcot

Notice bibliographique

RevuemedRxiv · 2022
Typepreprint
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueProsthetics and Rehabilitation Robotics
Établissements canadiensUniversité LavalCentre for Interdisciplinary Research in Rehabilitation
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGaitProsthesisAnklePhysical medicine and rehabilitationGait analysisBiomechanicsKinematicsMedicineOrthodonticsPhysical therapySurgeryAnatomyPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

ABSTRACT Purpose Gait parameters are altered and asymmetrical in individual with transtibial amputation. The purpose of this study was to evaluate and compare the effect of four different prosthetic feet on lower-limb biomechanics during gait. Methods One young adult with transtibial ampution performed four gait analysis sessions with four foot-ankle prosthesis (Variflex, Meridium, Echelon, Kinterra). Kinematic, kinetic parameters and gait symmetry were analyzed during different prosthesis conditions. Results The type of prosthesis had little effect on amputee’ spatiotemporal parameters. Throughout the stance phase, an increase hip angle and a reduced knee flexion and ankle dorsiflexion were observed in the amputated leg. For kinetic parameters, a reduced propulsive force (SI=0.42–0.65), reduced knee extension moment (mainly during Echelon and Kinterra conditions, SI=0.17 and 0.32, respectively) and an increased knee abduction moment (mainly during the Variflex and Meridium, SI=5.74 and 8.93, respectively) in the amputated leg. Lower support moments were observed in the amputated leg compared to the unaffected leg, regardless of the type of prosthesis (SI=0.61–0.80). Conclusions The prostheses tested induced different lower-limb mechanical adaptations. If better gait symmetry between lower limbs is one of the clinical goals, an objective gait analysis could help clinicians to prescribe prosthetic feet based on quantitative measurement indicators.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,399
Score d'incertitude au seuil0,499

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,023
Tête enseignante GPT0,257
Écart entre enseignants0,234 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations2
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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